DeepFake是使用AI方法产生或操纵的内容或材料，以便像真实一样传递。有四种不同的DeepFake类型：音频，视频，图像和文本。在这项研究中，我们专注于音频Deew，以及人们如何感知它。有几个音频DeepFake发电框架，但我们选择梅尔甘，这是一个非自动增加和快速的音频DeepFake产生框架，需要更少的参数。本研究试图评估来自不同专业大学生的音频深蓝。本研究还回答了他们的背景和主要可能影响他们对AI生成的深度的看法的问题。我们还基于以下不同方面分析结果：年级水平，语法的复杂性，音频剪辑中使用的语法，音频剪辑的长度，那些了解术语的人和那些没有政治角度的人和那些。有趣的是，结果表明当一个音频剪辑有政治内涵时，即使内容相当相似，它也会影响人们是否是真实的或假的。这项研究还探讨了背景和主要可能影响对德国人的看法的问题。

DeepFake是使用人工智能（AI）方法合成生成或操纵的内容或材料，以防止真实，并且可以包括音频，视频，图像和文本合成。与现有的调查论文相比，此调查与现有的调查文件相比具有不同的视角，主要专注于视频和图像Deewakes。该调查不仅评估了不同的DeepFake类别中的生成和检测方法，而且主要关注大多数现有调查中被忽视的音频Deewakes。本文重视分析并提供了一个独特的音频Deepfake研究来源，主要是从2016到2020年的范围。据我们所知，这是第一个专注于英语中音频Deewakes的调查。本次调查为读者提供了摘要1）不同的DeepFake类别2）如何创建和检测到它们3）该领域的最新趋势和检测方法中的缺点4）音频DeepFakes，如何更详细地创建和检测到它们这是本文的主要重点。我们发现生成的对抗性网络（GAN），卷积神经网络（CNN）和深神经网络（DNN）是创建和检测德刀的常见方式。在我们对超过140种方法的评估中，我们发现大多数重点都在视频Deewakes上，特别是在播放视频德国。我们发现，对于文本Deew，有更多的一代方法，但较少的检测方法，包括假新闻检测，这已成为一个有争议的研究领域，因为由于人类发电的假含量重叠的潜力。本文是完整调查的缩写版本，并揭示了研究音频Deew饼的清晰，特别是检测音频Deewakes。

We present Azimuth, an open-source and easy-to-use tool to perform error analysis for text classification. Compared to other stages of the ML development cycle, such as model training and hyper-parameter tuning, the process and tooling for the error analysis stage are less mature. However, this stage is critical for the development of reliable and trustworthy AI systems. To make error analysis more systematic, we propose an approach comprising dataset analysis and model quality assessment, which Azimuth facilitates. We aim to help AI practitioners discover and address areas where the model does not generalize by leveraging and integrating a range of ML techniques, such as saliency maps, similarity, uncertainty, and behavioral analyses, all in one tool. Our code and documentation are available at github.com/servicenow/azimuth.

Climate change is causing the intensification of rainfall extremes. Precipitation projections with high spatial resolution are important for society to prepare for these changes, e.g. to model flooding impacts. Physics-based simulations for creating such projections are very computationally expensive. This work demonstrates the effectiveness of diffusion models, a form of deep generative models, for generating much more cheaply realistic high resolution rainfall samples for the UK conditioned on data from a low resolution simulation. We show for the first time a machine learning model that is able to produce realistic samples of high-resolution rainfall based on a physical model that resolves atmospheric convection, a key process behind extreme rainfall. By adding self-learnt, location-specific information to low resolution relative vorticity, quantiles and time-mean of the samples match well their counterparts from the high-resolution simulation.

Planning is an extraordinary ability in which the brain imagines and then enacts evaluated possible futures. Using traditional planning models, computer scientists have attempted to replicate this capacity with some level of success but ultimately face a reoccurring limitation: as the plan grows in steps, the number of different possible futures makes it intractable to determine the right sequence of actions to reach a goal state. Based on prior theoretical work on how the ecology of an animal governs the value of spatial planning, we developed a more efficient biologically-inspired planning algorithm, TLPPO. This algorithm allows us to achieve mouselevel predator evasion performance with orders of magnitude less computation than a widespread algorithm for planning in the situations of partial observability that typify predator-prey interactions. We compared the performance of a real-time agent using TLPPO against the performance of live mice, all tasked with evading a robot predator. We anticipate these results will be helpful to planning algorithm users and developers, as well as to areas of neuroscience where robot-animal interaction can provide a useful approach to studying the basis of complex behaviors.

ICECUBE是一种用于检测1 GEV和1 PEV之间大气和天体中微子的光学传感器的立方公斤阵列，该阵列已部署1.45 km至2.45 km的南极的冰盖表面以下1.45 km至2.45 km。来自ICE探测器的事件的分类和重建在ICeCube数据分析中起着核心作用。重建和分类事件是一个挑战，这是由于探测器的几何形状，不均匀的散射和冰中光的吸收，并且低于100 GEV的光，每个事件产生的信号光子数量相对较少。为了应对这一挑战，可以将ICECUBE事件表示为点云图形，并将图形神经网络（GNN）作为分类和重建方法。 GNN能够将中微子事件与宇宙射线背景区分开，对不同的中微子事件类型进行分类，并重建沉积的能量，方向和相互作用顶点。基于仿真，我们提供了1-100 GEV能量范围的比较与当前ICECUBE分析中使用的当前最新最大似然技术，包括已知系统不确定性的影响。对于中微子事件分类，与当前的IceCube方法相比，GNN以固定的假阳性速率（FPR）提高了信号效率的18％。另外，GNN在固定信号效率下将FPR的降低超过8（低于半百分比）。对于能源，方向和相互作用顶点的重建，与当前最大似然技术相比，分辨率平均提高了13％-20％。当在GPU上运行时，GNN能够以几乎是2.7 kHz的中位数ICECUBE触发速率的速率处理ICECUBE事件，这打开了在在线搜索瞬态事件中使用低能量中微子的可能性。

传统上，来自摆姿势的图像的3D室内场景重建分为两个阶段：人均深度估计，然后进行深度合并和表面重建。最近，出现了一个直接在最终3D体积特征空间中进行重建的方法家族。尽管这些方法显示出令人印象深刻的重建结果，但它们依赖于昂贵的3D卷积层，从而限制了其在资源受限环境中的应用。在这项工作中，我们回到了传统的路线，并展示着专注于高质量的多视图深度预测如何使用简单的现成深度融合来高度准确的3D重建。我们提出了一个简单的最先进的多视图深度估计器，其中有两个主要贡献：1）精心设计的2D CNN，该2D CNN利用强大的图像先验以及平面扫描特征量和几何损失，并结合2）将密钥帧和几何元数据集成到成本量中，这允许知情的深度平面评分。我们的方法在当前的最新估计中获得了重要的领先优势，以进行深度估计，并在扫描仪和7个镜头上进行3D重建，但仍允许在线实时实时低音重建。代码，模型和结果可在https://nianticlabs.github.io/simplerecon上找到

te reo m \ = aori（称为m \ = aori），新西兰的土著语言在语言技术中的资源不足。 m \ = aori扬声器是双语的，其中m \ = aori用英语进行了代码开关。不幸的是，M \ = AORI语言技术，语言检测和M \ = Aori-English对之间的代码转换检测的资源最少。英语和M \ = AORI都使用罗马衍生的拼字法制作基于规则的系统来检测语言和代码转换限制性。大多数M \ = AORI语言检测是由语言专家手动完成的。这项研究构建了66,016,807个单词的Aori英语双语数据库，并带有单词级语言注释。新西兰议会汉萨德辩论报告用于构建数据库。语言标签是使用特定语言规则和专家手册注释分配的。 M \ = AORI和英语的单词具有相同的拼写，但含义不同。这些词不能根据单词级的语言规则将其归类为M \ = AORI或英语。因此，需要手动注释。还报道了报告数据库的各个方面的分析，例如元数据，逐年分析，经常出现的单词，句子长度和n-grams。这里开发的数据库是新西兰Aotearoa的未来语言和语音技术开发的宝贵工具。遵循标签数据库的方法也可以遵循其他低资源的语言对。

人为决策的合作努力实现超出人类或人工智能表现的团队绩效。但是，许多因素都会影响人类团队的成功，包括用户的领域专业知识，AI系统的心理模型，对建议的信任等等。这项工作检查了用户与三种模拟算法模型的互动，所有这些模型都具有相似的精度，但对其真正的正面和真实负率进行了不同的调整。我们的研究检查了在非平凡的血管标签任务中的用户性能，参与者表明给定的血管是流动还是停滞。我们的结果表明，虽然AI-Assistant的建议可以帮助用户决策，但用户相对于AI的基线性能和AI错误类型的补充调整等因素会显着影响整体团队的整体绩效。新手用户有所改善，但不能达到AI的准确性。高度熟练的用户通常能够识别何时应遵循AI建议，并通常保持或提高其性能。与AI相似的准确性水平的表演者在AI建议方面是最大的变化。此外，我们发现用户对AI的性能亲戚的看法也对给出AI建议时的准确性是否有所提高产生重大影响。这项工作提供了有关与人类协作有关的因素的复杂性的见解，并提供了有关如何开发以人为中心的AI算法来补充用户在决策任务中的建议。

可靠，高分辨率气候和天气数据的可用性对于为气候适应和缓解的长期决策提供了重要的意见，并指导对极端事件的快速响应。预测模型受到计算成本的限制，因此通常以粗空间分辨率预测数量。统计降尺度可以提供高采样低分辨率数据的有效方法。在这个领域，经常使用计算机视觉中超分辨率域中的方法成功地应用了深度学习。尽管经常取得令人信服的结果，但这种模型在预测物理变量时通常会违反保护法。为了节省重要的物理量，我们开发的方法可以通过深层缩减模型来确保物理约束，同时还根据传统指标提高其性能。我们介绍了约束网络的两种方法：添加到神经网络末尾的重新归一化层，并连续的方法随着增加的采样因子的增加而扩展。我们使用ERE5重新分析数据显示了我们在不同流行架构和更高采样因子上的方法的适用性。